随着电子工业的快速发展,自动贴片机在表面贴装技术生产线中的应用也越来越多,而贴片机对PCB贴装电子元件需要依靠吸嘴才能完成,所以吸嘴的质量优劣极为关键。吸嘴在配合贴片机长期的工作流程中会有不同程度的磨损,若继续使用磨损的吸嘴吸取元件会导致错放元件位置或吸不上元件,这将影响贴片机的正常工作效率和贴装准确度。目前吸嘴的缺陷检测主要由人工来完成,考虑到人工检测对于此类小孔零件判别时主观性较强,检测准确度难以保持稳定,且人工检测速度跟不上目前的生产速度,所以工业流水线急需一套自动化的吸嘴缺陷检测系统。本文主要针对吸嘴堵塞和吸嘴管壁缺口的问题,对两种类型的吸嘴设计图像处理算法来判断其是否为良品吸嘴,并使用机器视觉技术完成吸嘴缺陷检测系统。本系统关键研究内容如下:（1）构建总体的吸嘴缺陷检测系统框架。根据待检缺陷特点,并在保证良好的图像采集效果基础上,选定此系统需要的硬件,对各硬件进行组装以形成图像采集系统;在设计软件前,先分析图像处理软件Halcon与软件开发工具C++Builder的混合编程问题,再使用C++语言编写本系统的人机交互界面,以完成整体检测系统。（2）设计吸嘴待检测区域的提取方法。根据吸嘴待检区域的内容要求,将吸嘴的检测区域分为吸嘴孔区域和吸嘴管壁区域两个部分。先对采样图像进行组合滤波和灰度变换,再利用基于直方图的自动全局阈值分割法对预处理后的图像准确提取吸嘴孔区域;在分割管壁吸嘴时,使用局部阈值分割和形态学开运算、闭运算对图像进行相应处理后,最终利用全局阈值分割准确的提取吸嘴管壁区域。（3）研究吸嘴的缺陷判定方法。在判断吸嘴是否有堵塞物时,提出了一种利用形状模板匹配计算相似度与计算透光面积百分比相结合的算法来判定;对吸嘴管壁区域进行缺口检测时,对管壁区域进行形态学处理,然后对其使用图像差分和大小特征筛选出缺口区域;在对吸嘴二维码识别前,对二维码图像使用图像加法运算,图像对比度拉伸和灰度形态学闭运算等图像处理后再进行解码。完成上述研究后,利用此系统做了相应实际现场测试。分析测试结果发现,本吸嘴缺陷检测系统的平均准确率约为98%,单个吸嘴的图像采集到处理完成速度约为900ms,满足现场实际检测的要求。